前言

哈喽哈喽！我是栗子，

这几天冷吗？温差大吗？风大吗？瑟瑟发抖中。

别急！下周起，小伙伴们直接冻傻，不信你看💨💨反正就是这个点基本上全国都降！——

温！——了！别问肿么得出这样子的结论的？冬天来的太快，就像龙卷风。。。

这几天冷是真的冷，干燥也是真的干燥，嘴唇都快干秃皮了！受冷空气的影响。各地气温有明

显下降，昼夜温差较大。看看这像不像最近的你？

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好了废话太多了。我们开始今天的正题吧：Python 爬取天气数据并做数据可视化，我们来采

集北上广深历史天气采集，来看看历年的天气数据吧！可视化分析之后可以得出多种结论的哦

~不信你看。

正文

一、前期准备

学到的知识点有：

动态数据抓包
requests发送请求
结构化+非结构化数据解析

运行环境：


[开发环境]: 

python 3.6 运行代码 

pycharm 2021 辅助敲代码 

requests 第三方模块 pip install 模块名 

镜像源安装 pip install -i pypi.douban.com/simple/ +模块名 

+python 安装包 安装教程视频 

+pycharm 社区版 专业版 及 激活码免费找我拿即可

二、代码实现

爬虫
    批量采集数据(文本 视频 音频 图片)
原理:
    模拟成 浏览器(客户端) 向 服务器 发送请求(跟服务器 打交道)
爬虫:
    分析数据来源 找到数据
    https://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo%5BareaId%5D=54511&areaInfo%5BareaType%5D=2&date%5Byear%5D=2022&date%5Bmonth%5D=4

实现代码: 1. 发送请求 2. 获取数据 3. 解析数据 4. 保存数据

1）爬虫代码：

import requests     # 第三方模块(额外安装) 发送请求
import parsel       # 解析数据 第三方模块
import csv          # 内置模块

with open('北上广深历史天气.csv', mode='a', newline='', encoding='utf-8') as f:
    csv_writer = csv.writer(f)
    csv_writer.writerow(['日期', '最高温度', '最低温度', '天气', '风向', '城市'])
city_list = [54511, 58362, 59287, 59493]
for city in city_list:
    for year in range(2013, 2022):
        for month in range(1, 13):
            url = f'https://tianqi.2345.com/Pc/GetHistory?areaInfo%5BareaId%5D={city}&areaInfo%5BareaType%5D=2&date%5Byear%5D={year}&date%5Bmonth%5D={month}'
            # 1. 发送请求
            response = requests.get(url=url)
            # <Response [200]>: 请求成功
            # 2. 获取数据
            json_data = response.json()     # 字典  text 文本 字符串
            # 3. 解析数据 (提取数据)
            html_data = json_data['data']
            # .history-table tr
            selector = parsel.Selector(html_data)
            trs = selector.css('.history-table tr')[1:]
            for tr in trs:
                # ::text: 获取标签文本内容
                # .getall(): 获取所有的td标签
                td = tr.css('td::text').getall()
                if city == 54511:
                    td.append('北京')
                elif city == 58362:
                    td.append('上海')
                elif city == 59287:
                    td.append('广州')
                elif city == 59493:
                    td.append('深圳')
                print(td)
                with open('北上广深历史天气.csv', mode='a', newline='', encoding='utf-8') as f:
                    csv_writer = csv.writer(f)
                    csv_writer.writerow(td)